🖥️ Diapositives du cours — Séance 03 (lun. 5 oct.)
Cette page est la politique du cours sur l’usage de l’IA, et la pratique qui va avec. Lisez-la une fois maintenant, et relisez-la avant chaque rendu.
Les outils de 2026¶
Les assistants que vous utiliserez dans ce cours ne sont pas de l’autocomplétion. Un assistant IA agentique, installé dans votre éditeur ou votre terminal, peut :
- lire votre dépôt entier, carnets, fichiers de données et historique git compris ;
- exécuter du code, lire les messages d’erreur et se corriger ;
- éditer des fichiers dans tout le projet et proposer des modifications multi-fichiers ;
- ouvrir des branches et des pull requests sur GitHub.
Concrètement : des outils de la famille Claude Code / agent Copilot, travaillant dans VS Code, JupyterLab ou un terminal. Face à un prompt (une consigne) comme « charge la série GNSS de 1.7 et ajuste une tendance linéaire à la composante est », un tel outil produit souvent un carnet fonctionnel en une passe. Cette capacité est la raison pour laquelle ce cours vous apprend à travailler avec ces outils plutôt que de faire comme s’ils n’existaient pas — et la raison pour laquelle les compétences notées se sont déplacées vers ce que les outils ne peuvent pas faire à votre place.
Un assistant est un collaborateur rapide, infatigable, très cultivé, et sans aucun intérêt à avoir raison. Il produira du code plausible pour une méthode qu’il a mal comprise, citera des articles qui n’existent pas, et abondera dans votre sens quand votre cadrage est faux. Tout ce qui suit en découle.
Politique du cours¶
L’usage de l’IA est autorisé et attendu. Vous n’avez pas besoin de permission pour utiliser un assistant dans vos travaux, et refuser d’en utiliser un vous coûtera surtout du temps. Le cours suppose que vous en avez un configuré à la fin de la première semaine.
La déclaration est obligatoire. Pour chaque devoir et pour le projet final, indiquez quels outils d’IA vous avez utilisés, et pour quoi. Une ou deux phrases suffisent : « Claude Code a rédigé les fonctions de chargement des données et la première version du code de tracé ; j’ai écrit l’ingénierie des caractéristiques et vérifié toutes les sorties contre les fichiers bruts. » Les commits rédigés en grande partie par l’IA se déclarent dans le message de commit (voir 1.5). L’usage non déclaré de l’IA est une atteinte à l’intégrité académique, exactement comme l’aide non déclarée d’une personne.
Vous devez pouvoir expliquer et défendre chaque ligne que vous rendez. « C’est l’IA qui l’a écrit » n’est pas une explication. Si une fonction est dans votre dépôt, vous savez dire ce qu’elle fait, pourquoi elle est là, et ce qui casserait si elle changeait. L’enseignant peut vous demander, à tout moment, de parcourir votre code sans aide — ni assistant, ni notes. Si vous ne le pouvez pas, le travail n’est pas encore le vôtre, quoi qu’en dise l’historique des commits.
Devoirs de vérification¶
La sortie de l’assistant est un brouillon, toujours. Avant qu’elle ne devienne votre travail :
- N’acceptez jamais un résultat numérique sans le contrôler. Recalculez une quantité par une seconde voie, testez un cas connu, vérifiez les unités et les ordres de grandeur. Une analyse qui s’exécute sans erreur a franchi une barre très basse.
- N’acceptez jamais une référence sans la contrôler. Les assistants fabriquent des références — auteurs plausibles, revue plausible, article inexistant. Confirmez que chaque citation renvoie à un document réel qui dit bien ce pour quoi il est cité.
- N’acceptez jamais une affirmation sur une API sans la contrôler. Les assistants utilisent avec aplomb des fonctions renommées, dépréciées ou qui n’ont jamais existé, et leurs données d’entraînement sont en retard sur les versions courantes des bibliothèques (ce livre utilise numpy 2.5 et pandas 3.0 ; une grande partie des données d’entraînement des IA, non). La documentation, pas l’assistant, fait autorité sur une interface.
- Traitez la relecture par IA comme une première passe, pas comme une autorité. Demander à un assistant de relire votre code ou votre rapport est réellement utile : il attrape de vrais bogues et de vrais passages obscurs. Mais il encense aussi des conceptions bancales et signale de faux problèmes. Une relecture d’IA est l’avis d’un relecteur qui n’a jamais fait de terrain et ne peut pas rougir. Le devoir du projet final, ci-dessous, rend cela concret.
Ce que vous devez savoir faire sans aide¶
Le cours vous examine, vous — pas votre assistant. Trois choses restent les vôtres :
- Cadrer le problème. Décider quelle question les données peuvent trancher, ce qu’est un échantillon, ce qu’est la cible, et ce que serait une réussite au sens scientifique. Les assistants exécutent des cadrages ; ils n’en conçoivent pas de bons.
- Juger l’évaluation. Décider si l’ensemble de test est honnête, si le découpage laisse fuir de l’information — la fuite de données (data leakage) —, si le modèle de référence (baseline) est équitable, et si la métrique mesure ce qui compte. C’est là que les projets de ML échouent réellement, et c’est le fil de l’évaluation honnête qui court dans tout le livre.
- Interpréter la science. Dire ce que le résultat signifie physiquement, où il mérite confiance et où non, et qui, en aval, pourrait s’y fier pour agir. Aucun outil actuel ne porte cette responsabilité ; vous, si.
Si vous savez faire ces trois choses, un assistant vous rend plus rapide. Sinon, il vous fait vous tromper à grande échelle.
Badges d’exercices¶
À partir du chapitre 2, les exercices de ce livre annoncent leur mode d’IA par l’un de deux badges. En voici les gabarits ; la même formulation revient partout où un badge est utilisé.
« À la main » marque les gammes qui forgent les réflexes nécessaires avant qu’un assistant ne soit utile — indexation, découpage en tranches, appels de base de pandas et numpy — la même syntaxe qui vous servira plus tard à contrôler la sortie d’un assistant. Déléguez ces gammes et la compétence ne se forme jamais ; faites-les sans aide, puis comparez ensuite avec la réponse d’un assistant si vous voulez. « Assistant autorisé » marque les exercices d’exploration, de tracé et d’interprétation, où l’assistant est une partie légitime du flux de travail ; les devoirs de vérification et de déclaration ci-dessus s’appliquent intégralement. Un exercice sans badge est « Assistant autorisé » par défaut.
La suite¶
Le chapitre 6 fait de vous non plus un utilisateur d’agents, mais un constructeur et un évaluateur : comment fonctionnent les systèmes agentiques, comment concevoir leurs outils, et comment mesurer s’ils aident vraiment. Le projet final comprend un devoir de relecture par IA qui répète la posture critique décrite ici : vous faites relire votre propre dépôt par une IA agentique, puis vous rédigez une critique de cette relecture documentant au moins une chose que l’IA a ratée ou faussée, et vous rendez les deux (voir la grille du projet final).